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title: One Command Deploy Embedding Service on Fly.io
description: How to deploy Embedding Service on Fly.io
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## ZeaburでのEmbeddingサービスのデプロイ方法

[One Click Deploy You Own Hybrid AI Search Engine](/docs/one-click-deploy-ai-search)を参照してください。

## Fly.ioでのZeabur上のEmbeddingサービスのデプロイ方法

<Steps>

### Fly.ioアカウントを取得する（オプション）

-   [Fly.io](https://fly.io)にアクセスしてアカウントを作成します。

### Flyctlをインストールする（オプション）

-   [こちら](https://fly.io/docs/flyctl/install/)の手順に従って`flyctl`をインストールします。

### GitHubからEmbeddingコードをクローンする

```js
git clone https://github.com/memfreeme/fast-embedding.git
```

### Embeddingサービスをデプロイする

```js
fly deploy

fly secrets set API_TOKEN={your token}
```

</Steps>

## Fly.ioでデプロイする利点

[One Command Deploy Searxng on Fly.io](/docs/deploy-searxng-fly-io)を参照してください。

## なぜ自分のEmbeddingサービスをデプロイする必要があるのか？

[Hybrid AI Search 1 -- how to build fast embedding service](/blog/fast-local-embedding-service)を参照してください。

自分のEmbeddingサービスをデプロイする主な理由はパフォーマンスです。ローカルのEmbeddingサービスを使用することで、**ミリ秒**単位で結果を達成できます。

多言語テキスト埋め込みについて、私はテストを行い、`paraphrase-MiniLM-L6-v2`モデルの結果がopenaiの`text-embedding-3-large`モデルよりも優れていることがわかりました。

最後のポイントは、データのプライバシーをよりコントロール可能であることです。